Idl Moving Average Filter

Im nicht suren der korrekten Lösung zwar, da das Summieren des Durchschnittes jeder Probe einen angemessenen Betrag des Rundungsfehlers einführen würde. Hmm Ich frage mich, wenn die Trennung der gebrochenen Teil aus dem ganzen Teil helfen würde. Teilen Sie den ganzen Teil jeder Zahl durch den Zähler. Halten Sie drei laufende Summen: 1) der Durchschnitt der ganzen Teile, 2) der Rest von jeder Division und 3) der Bruchteil einer jeden Zahl. Jedes Mal, wenn der ganze Teil einer Zahl geteilt wird, wird das gesamte Teilergebnis zu der durchschnittlichen laufenden Summe addiert, und der Rest wird zu der verbleibenden laufenden Summe addiert. Wenn die verbleibende laufende Summe einen Wert größer oder gleich dem Zählwert erhält, wird sein dividiert durch die Zählung mit dem gesamten Teilergebnis zu der durchschnittlichen laufenden Summe addiert, und der Rest wird zu der restlichen laufenden Summe addiert. Auch wird bei jeder Berechnung der Bruchteil zur Bruchlaufsumme addiert. Wenn die Mittelung beendet ist, wird die verbleibende laufende Summe durch die Zählung geteilt, und das Ergebnis wird der durchschnittlichen laufenden Summe als eine fließende Zahl hinzugefügt. Zum Beispiel: Nun, was mit der fraktionalen laufenden Summe zu tun. Die Gefahr des Überlaufs ist hier viel weniger wahrscheinlich, obwohl es noch möglich ist, so dass man damit umgehen würde, wäre es, die gebrochene laufende Summe durch den Zähler am Ende aufzuteilen und es zu unserem Ergebnis hinzuzufügen: Eine Alternative wäre, den fraktionalen Betrieb zu überprüfen Summe bei jeder Berechnung, um zu sehen, ob sie größer oder gleich count ist. Wenn das passiert, tun Sie einfach das Gleiche, was wir mit der restlichen Summe machen. Excellent Jomit Vaghela 6-Mar-07 21:00 Ich mochte, was Sie gesagt haben kleine Jobs schnell zu großen Arbeitsplätzen. Denken an Optimierung während Codierung ist eine gute Praxis. Vielen Dank Mike DiRenzo 5-Mar-07 16:26 Dies ist das erste Mal, dass ich auf einen Ihrer Artikel reagiert haben. Ich bin aber ein sehr begeisterter Leser. Während des Studiums musste ich gewichtete gleitende Durchschnitte und einfache auch berechnen. Heck, hatte ich sogar einige meiner eigenen gleitenden durchschnittlichen Algorithmen in einer benutzerdefinierten ERP-Implementierung vor einiger Zeit auf der Grundlage einiger der gleichen Formeln, die ich in Operations 101 gelernt zu schaffen. Aber diese Umsetzung, mit Generika, weit überwiegt alles in Bezug auf die Optimierung, Einfachheit und verdammt richtige Coolness. Vielen Dank dafür. Einer Ihrer vielen Fans, In Ruhe und Stille, die Wahrheit wird klar. Ewma gobgob 5-Mar-07 5:30 Wenn Ihr versuchen, einen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, müssen Sie eine Sammlung zu halten, die sehr komplex für eine solche einfache Aufgabe ist. Wie wäre es mit einem ewma Seine 2 Zeilen Code, viel einfacher. Re: ewma Marc Clifton 5-Mar-07 5:47 Wie wäre es mit einer ewma Interessante Idee. Für Leser, die nicht wissen, was ein ewma ist, ist es ein exponentiell gewichtet Moving Average. Die Leute sind nur notorisch unmöglich. --DavidCrow Theres Keine Entschuldigung für nicht kommentieren Ihren Code. - John Simmons geächteter Programmierer Leute, die sagen, daß sie ihren Code später umgestalten, um es gut zu machen, verstehen nicht refactoring, noch die Kunst und das Handwerk der Programmierung. - Josh Smith Re: ewma pwasser 5-Mar-07 13:21 Eine Schätzung des gleitenden Mittelwertes, wenn die Behältergröße für den gleitenden Durchschnitt n ist, kann erhalten werden durch: NewAverage (((n-1) OldAverage) newValue) Wenn der Behälter voll ist (Probennummer n). Der Behälter, der teilweise voll ist, wird häufig behandelt, indem ein Samenwert für den anfänglichen gleitenden Durchschnitt (OldAverage) verwendet wird und dann diese Berechnung verwendet wird. Dies nimmt eine normale Verteilung der Werte etc. Sie waren beschäftigt Colin Angus Mackay 4-Mar-07 12:37 Posting zwei Artikel heute Abend. Große Arbeit Ich weiß nicht, wie Sie es tun. Ive erhielt ungefähr 4 oder 5 Artikel halb fertig und ich scheine nie, die Zeit zu finden, sie zu vollenden. Gut. Vielleicht, wenn ich aus der Lounge Id verwalten. Re: Sie waren schon beschäftigt Marc Clifton 4-Mar-07 14:25 Colin Angus Mackay hat geschrieben: Posting zwei Artikel heute Abend. Große Arbeit Dank schrieb ich tatsächlich den Artikel auf dem laufenden Durchschnitt und erkannte, dass die kreisförmige Liste tatsächlich ein wirklich guter Stand-alone-Artikel wäre. Plus, sie sind leichte Artikel. Ich kann sie ziemlich schnell wegdrehen. Sein gerade hartes, an nützliches aber einfaches Material zu denken. Stellt sich heraus, ich brauchte diese beiden Klassen sowieso. Die Leute sind nur notorisch unmöglich. --DavidCrow Theres Keine Entschuldigung für nicht kommentieren Ihren Code. - John Simmons geächteter Programmierer Leute, die sagen, daß sie ihren Code später umgestalten, um es gut zu machen, verstehen nicht refactoring, noch die Kunst und das Handwerk der Programmierung. - Josh Smith Re: Sie waren beschäftigt JeffPClark 8-Mar-07 1:07 Von dem, was Ive von Marc gelesen, hat er wahrscheinlich ein Programm, das ein Stück Code untersuchen und erklären kann die komplizierten Details, dann veröffentlichen sie direkt zu Code Project . Jeff Clark Systems Architekt JP Clark, Columbus, Ohio Letzte Aktualisierung: 31-Dec-99 19:00 Letztes Update: 1-Jan-17 20:46 Allgemeine Nachrichten Vorschlag Frage Bug Antwort Joke Lob Rant Admin Verwenden Sie CtrlLeftRight, um Nachrichten, CtrlUpDown zum Schalten von Threads, CtrlShiftLeftRight zum Wechseln von Seiten. Smoothing an Image Smoothing wird oft verwendet, um Rauschen innerhalb eines Bildes zu reduzieren oder um ein weniger pixeliertes Bild zu erzeugen. Die meisten Glättungsverfahren basieren auf Tiefpassfiltern. Weitere Informationen finden Sie unter Tiefpassfilterung. Die Glättung beruht gewöhnlich auf einem einzigen Wert, der das Bild repräsentiert, beispielsweise den mittleren Wert des Bildes oder den mittleren (medianen) Wert. Die folgenden Beispiele zeigen, wie mit Mittelwerten und mittleren Werten geglättet wird: Glättung mit Durchschnittswerten Das folgende Beispiel zeigt, wie die SMOOTH-Funktion verwendet wird, um ein Bild mit einem gleitenden Durchschnitt zu glätten. Oberflächen der ursprünglichen und glatten Bilder werden angezeigt, um zu zeigen, wie diskontinuierliche Werte kontinuierlicher gemacht werden. Dieses Beispiel verwendet das Mikrophotogramm von menschlichen roten Blutkörperchen, die in der Datei rbcells. jpg im Verzeichnis examplesdata enthalten sind. Führen Sie die folgenden Schritte für eine detaillierte Beschreibung des Prozesses durch. Beispielcode Siehe smoothingwithsmooth. pro im Beispieldocimage-Unterverzeichnis des IDL-Installationsverzeichnisses für Code, der dieses Beispiel dupliziert. Importieren Sie das Bild aus der Datei rbcells. jpg: